從 Crazy11 擷取球鞋資料的實踐與思考

在大數據時代,資料已成為各行業決策的重要依據。本文將詳細介紹從 Crazy11 網站擷取球鞋資料的完整過程,涵蓋專案背景、技術實現、問題應對及法律倫理等方面。希望透過此次實踐,總結可重複使用的擷取經驗,為類似專案提供參考。

二、專案背景與動機

1. Crazy11 簡介

Crazy11 是一家專注於體育裝備與潮流運動鞋資料展示的網站,提供大量關於球鞋的詳細資訊,如型號、價格、上市時間與用戶評價等。對於球鞋愛好者和市場分析人士而言,這些資料可用於追蹤潮流趨勢、監測價格波動以及分析產品口碑。

2. 資料擷取的意義

隨著電商與運動潮流市場的迅猛發展,及時掌握市場動態顯得尤為重要。透過資料擷取技術,可以高效採集大量球鞋資訊,為市場趨勢分析、用戶偏好洞察以及競爭格局研究提供支援。同時,該專案也為學習者提供了一個實戰網路爬蟲與資料清洗的案例。

三、法律與倫理考量

1. 合法性與網站政策

在開展資料擷取之前,應仔細閱讀 Crazy11 網站的使用條款和隱私政策。未經許可的擷取行為可能涉嫌侵犯版權或違反網站規定,存在法律風險。因此,在專案實施前,必須充分調研,確保行為合規。

2. 倫理實踐

資料擷取應秉持負責任的態度。為避免對 Crazy11 伺服器造成負擔,本專案設計了合理的請求頻率與延遲,並主動遵守 robots.txt 文件的規定。文明爬蟲不僅體現對網站的尊重,也是維護良好網路生態的重要一環。

四、技術方案與工具介紹

1. 程式語言與框架

本專案採用 Python 實現,使用的主要工具和函式庫包括:

  • Requests:發送 HTTP 請求,取得網頁內容;

  • BeautifulSoup:解析 HTML 文件,提取結構化資料;

  • Scrapy(可選):適合大規模擷取,支援分散式與資料管線。

2. 開發環境建置

  • 安裝 Python 3 環境;

  • 安裝依賴函式庫:

    pip install requests

    pip install beautifulsoup4

  • 使用 VS Code 或 PyCharm 等開發工具建立專案結構並編寫程式碼。

3. 資料擷取整體流程

資料擷取主要包括以下步驟:

  1. 資料來源分析:解析 Crazy11 網站結構,定位包含球鞋資訊的 HTML 元素或 API 介面;

  2. 請求發送:模擬瀏覽器行為,設定適當的 headers、User-Agent 和 cookies;

  3. 資料解析:使用 BeautifulSoup 或 XPath 技術提取目標資料;

  4. 資料儲存:以 CSV 或資料庫方式持久化儲存資料;

  5. 異常處理:處理請求失敗、資料缺失等異常情況,確保穩定性。

五、資料擷取設計與實現

1. 資料來源分析

透過瀏覽器開發者工具觀察網頁結構,發現每個球鞋的資訊通常被特定的 div 標籤包裹,並包含品牌、型號、價格、發布時間等子元素。據此可制定相應的解析規則。

2. 模擬請求與擷取資料

以下為簡單的擷取範例程式碼:

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import csv

import time

url = "https://crazy11.co.kr/sneakers"

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"

}

def fetch_data(page_url):

try:

response = requests.get(page_url, headers=headers, timeout=10)

response.raise_for_status()

return response.text

except requests.RequestException as e:

print(f"請求失敗: {e}")

return None

def parse_data(html):

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

sneakers = []

for item in soup.find_all("div", class_="sneaker-item"):

title = item.find("h2", class_="sneaker-title").get_text(strip=True)

price = item.find("span", class_="sneaker-price").get_text(strip=True)

release_date = item.find("span", class_="release-date").get_text(strip=True)

sneakers.append({

"title": title,

"price": price,

"release_date": release_date

})

return sneakers

def save_to_csv(data, filename="sneakers_data.csv"):

keys = data[0].keys() if data else []

with open(filename, "w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:

writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=keys)

writer.writeheader()

writer.writerows(data)

print(f"資料已儲存至 {filename}")

if __name__ == "__main__":

html_content = fetch_data(url)

if html_content:

sneaker_data = parse_data(html_content)

if sneaker_data:

save_to_csv(sneaker_data)

time.sleep(2)

實際應用中可結合分頁機制,使用迴圈遍歷多頁內容,並加入代理池與重試機制以提升穩定性。

3. 資料儲存方式

擷取結果預設以 CSV 檔案儲存,適合初期分析。若資料量大,可考慮使用 SQLite 或 MySQL 資料庫,設計表格結構(如 id、title、price、release_date 等欄位)以支援高效查詢與後續分析。

4. 使用 API 獲取資料(推薦方式)

相較傳統爬蟲,API 是更高效、穩定的資料獲取方式。以 Crazy11 為例,可使用 Luckdata 提供的 Sneaker API

import requests

headers = {

'X-Luckdata-Api-Key': 'your_key'

}

response = requests.get(

'/api/sneaker-API/get_get_yg6d?url=https://www.crazy11.co.kr//shop/shopdetail.html?branduid=806352&xcode=070&mcode=010&scode=&type=Y&sort=order&cur_code=070010&search=&GfDT=bmp7W10%3D',

headers=headers

)

print(response.json())

Luckdata API 支援多個電商平台,如 Crazy11、Footlocker、Musinsa、Kasina 等,適合進行跨站資料整合與分析。

六、資料清洗與預處理

原始資料可能存在重複、缺失或格式混亂的情況。需進行以下清洗步驟:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sneakers_data.csv")

# 去除重複

df.drop_duplicates(inplace=True)

# 價格欄位標準化

df["price"] = df["price"].str.replace("₩", "").astype(float)

# 轉換日期格式

df["release_date"] = pd.to_datetime(df["release_date"], errors='coerce')

# 缺失值檢查

print(df.isnull().sum())

# 儲存清洗結果

df.to_csv("sneakers_data_clean.csv", index=False)

清洗後的資料更適合用於建模、分析與視覺化。

七、資料分析與應用

常見分析方向包括:

  • 價格分佈:統計各價位段鞋款數量,觀察市場定價結構;

  • 品牌熱度:分析各品牌發布數量及市場占比;

  • 上市趨勢:透過時間序列分析球鞋發布的週期性與高峰期。

可藉助 Matplotlib、Seaborn 等工具進行視覺化,輔助市場決策。

八、問題與解決方案

在實踐過程中遇到的主要問題及應對策略如下:

  • 反爬機制:透過設定 headers、延遲請求等方式繞過封鎖;

  • 動態載入:使用 Selenium 或尋找後端 API 解決資料載入問題;

  • 資料結構不統一:透過資料清洗統一格式,便於後續處理;

  • API 限制:免費版 API 有資料量限制,大規模擷取需付費使用。

這些經驗為專案順利推進提供了保障,也為後續工作累積了寶貴參考。

九、總結與展望

本專案不僅實現了從 Crazy11 擷取球鞋資料的目標,更在實踐中累積了豐富經驗,具體總結如下:

  • 技術層面:選用合適工具與策略,是實現高效擷取的關鍵;

  • 合規意識:了解並遵守網站規則,減少法律與倫理風險;

  • 應用價值:清洗後的資料可服務於市場研究、商業分析與學術研究。

未來可探索更大規模的分散式爬蟲架構,或結合機器學習開展資料探勘與預測分析。希望本文的分享,能為開發者與資料愛好者提供實用參考,共同推動資料技術的廣泛應用。

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